Aquí hay algunas referencias que he usado para aprender sobre las redes neuronales:
Nota: en general, gran parte del trabajo de la red neuronal ha pasado de los ANN clásicos a los DNN. Por lo tanto, mis referencias son más hacia el aprendizaje profundo y las redes neuronales profundas.
- Material del curso del profesor Andrew Ng sobre redes neuronales. Solo hay dos semanas sobre redes neuronales. Si tiene un fondo decente en regresión lineal y logística, puede saltar directamente a eso
- Curso del Prof. Geoffrey Hinton
- Videos de Hugo Larochelle en YouTube
- Material en redes neuronales profundas
- Muchos y trabajos de investigación sobre Aprendizaje profundo y capacitación: Backprop eficiente – Y. Lecun et al., DNNs para modelado acústico – G. Hinton et al., Dropout – N.Srivastava et al., Autoencoders de denoising apilados – P. Vincent et al., DNN de capacitación – H. Larochelle et al.
- Videos de la escuela de verano de Deep Learning
- Videos de la escuela de verano de Machine Learning
- Con respecto a la implementación de una red neuronal: WildML, Andrew Gibiansky, sitio web de Deep Learning
- También puede encontrar mi implementación: para MNIST, para AN4
- ¿Qué podría valer Tesla en 20 años si incluso supera las expectativas más locas?
- ¿Puede la inteligencia artificial construir una inteligencia humana millones de veces más inteligente?
- ¿Cuál es el avance del aprendizaje profundo frente a la red neuronal artificial?
- ¿Por qué Elon Musk está tan preocupado por la IA cuando ni siquiera está cerca de ser tan inteligente como una ameba?
- ¿Cuál es el Go AI de código abierto más fuerte?
